由于COVID-19而导致的向在线学习的过渡暴露了我们学校系统中的巨大空白。尽管在过去十年中取得了许多技术进步，但教育行业的适应速度却较慢。教育机构现在有机会探索人工智能支持的学习潜力。
有许多影响学习环境的社会和经济因素。即使有些学校有很棒的老师，但许多老师却缺乏基本资源，例如教科书和互联网访问。当这些局限性与师生比例失衡相结合时，小裂缝就会变成很大的缝隙，变得很难闭合。
如果我们想创造一种所有人都可以享受的平等和愉快的体验，就必须消除尽可能多的障碍。为教育者配备人工智能技术可以帮助缓解其中一些挑战。例如，使用AI系统充当私人家教，可以在教师没有带宽时提供反馈和支持，从而帮助解决师生比例问题。从头开始引入这样的支持工具可以帮助消除学校的社会经济差异，改变学生对自己，同伴和整体学习经历的看法。
对于教育者和政策制定者来说，探索教育与人工智能的交叉点至关重要。机器在学习环境中的应用只是多方面方程式中的一个变量。我们必须考虑阻碍技术资源平均分配的障碍，以及如何克服这些障碍。我们还必须确保教师做好充分准备，并有能力利用人工智能。假设解决了这些要素，那么人工智能驱动的学习的可能性将是无限的。传统的学习方法并不总是接受影响学生学习方式的独特体验。我相信最好的学习体验是一种融合了多种教学方法并鼓励个性化的体验。不幸的是，大多数老师在课堂外都有责任，不能总是考虑每个学生的风格。
在教师有限的地区，人工智能可以用作工具。机器学习应用程序通过利用从数据中学习的算法，比人类更快，更大量地处理信息。这些算法然后可以提供与老师相关的建议，例如确定他们的学生历来在奋斗或擅长的科目，以便可以对其进行有效的重新设计。
大多数教师陷入管理任务的泥潭，限制了他们与学生进行一对一交流的时间。人工智能可以增加这些任务并以比老师更快的速度完成它们。根据联合国教科文组织的一份报告，中国大约有60,000所学校已经实施了92%的时间与人类匹配的论文评分机器。
如果在任何地方都能达到成功率，教师的职责可能会开始转移。到现在为止，他们在教室外度过的时间与在教室里度过的时间一样多。从工作量中解放出来的平凡的任务越多，他们将有更多的时间陪伴学生。让教育者只专注于教学将为每个人带来更丰富的经验。
基于AI的学习分析对于教师努力创建动态学习环境而言也可能是必不可少的。学生数据可用于提供发现学习趋势的模型。在教过不同类型的学生之后，我注意到许多人很难确定他们在哪里挣扎。作为老师，除非发现问题，否则很难传达学生可以采取的改善学习的方向。我们可以利用数据和分析的力量来做出使学生受益并解决他们的一些学习问题的决策。机器学习模型可以帮助我们大规模地解决问题并采取预防措施。
具有丰富数据的AI系统还可以提供更加个性化的学习体验。例如，如果艺术史专业的学生正在为某个主题而苦苦挣扎，那么AI引擎可以推荐过去的艺术史专业的学生可以从中受益的材料。它还可能会推荐其他艺术史学生参加并喜欢的课程。这可以使学生通过按照自己的进度学习并在学习中发挥积极作用来行使更多的自主权。
各个机构都在接受远程学习，即使在校园重新开放后，许多机构仍将继续这样做，从而为混合学习体验(无论是在现场还是在网上)打开了大门。可以在随时随地连接到互联网的任何设备上访问学习平台，从而扩大了可以访问所需学习工具的学生数量。这使那些可能无法访问物理教室或资源(例如教科书)的人可以远程访问它们。它还允许处于不同时区的学生访问与同龄人相同的信息，并与他们一起学习。